MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2152401593 · doi:10.1190/1.2978975

Seismic rock physics of steam injection in bituminous oil reservoirs

2008· article· en· W2152401593 sur OpenAlexafffundabout
Evan Bianco, Sam T. Kaplan, Douglas R. Schmitt

Notice bibliographique

RevueThe Leading Edge · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPetroleum engineeringSteam injectionAsphaltOil sandsGeologyEnvironmental scienceMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This case study explores rock physics properties of heavy oil reservoirs subject to the steam-assisted gravity drainage (SAGD) thermal enhanced recovery process (Butler, 1998; Butler and Stephens, 1981). Previous measurements —e.g., Wang et al. (1990) and Eastwood (1993)—of the temperature-dependant properties of heavy oil-saturated sands are extended by fluid-substitution modeling and wireline data to assess the effects of pore fluid composition, and pressure and temperature changes on the seismic velocities of unconsolidated sands. Rock physics modeling is applied to a typical shallow McMurray Formation reservoir (depth of 135–160 m) within the bituminous Athabasca oil-sands deposit in western Canada to construct a rock-physics-based velocity model of the SAGD process. Although the injected steam pressure and temperature control the fluid bulk moduli within the pore space, the effective stress-dependant elastic frame moduli are the most poorly known, yet most important, factors governing the changes of seismic properties during this recovery operation. The results of the fluid substitution are used to construct a 2D synthetic seismic section to establish seismic attributes for analysis and interpretation of the physical SAGD process. The findings of this modeling promote a more complete description of 11 high-resolution, time-lapse 2D profiles over some of the earliest steam zones.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,638
Score d'incertitude au seuil0,733

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Leading EdgeMême sujetSeismic Imaging and Inversion TechniquesTravaux en français237 207